人工智能谁提出?如何从事人工智能行业?
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外行要入人工智能非常困难，但也不是完全不行，地球上没有人学不会的知识。由于人工智能的基础是算法，实现方式是编程，所以必须补足两方面的短板。数学方面：高数 线性代数 概率论与数理分析 这三个搞得定后再搞浅层机器学习，深度神精网络，然后根据具体涉及行业继续深入。编程方面推荐python 和 js 作为语法基础，再弄数据仓库，比如Hadoop spark mongoDB等 必须学会map/reduced 程序编写。达到以上就入门了，培训机构智能对你的编程有点帮助，数学方面就不行了。我是大学毕业14年后重拾数学，我知道这个苦逼的过程。但这也是值得的。至于工作，主要看自己的能力，能力到位了，又有相关工作经验，那就不成问题。5年前 0条评论
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人工智能涉及领域很广的。像：
人机对弈：像深蓝、阿尔法狗
模式识别：指纹识别，人像识别 ，文字识别，图像识别 ，车牌识别
自动工程：无人车、无人机
知识工程：云计算、大数据、物联网。以上每一项都能再细分领域，比如商业零售：阿里巴巴，
每个细分领域要求的科学技术有差异，但总的来说它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从人工智能的概念出发，利用“物联网、大数据”技术与传统产业相结合，提供新的解决方案。就是对的方向。6年前 0条评论 -
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，6年前 0条评论
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其实这个是很多人共同努力的结果。没有一个具体的人。早期比较有名的人物有：
图灵：计算机界的大哥大，少年天才，结果是个基佬，被人发现，然后给隔离治疗了，最后吃苹果中毒死了，苹果的起源就是来自这个人，所以这个是最有名气的。
巴贝奇：著名的败家子，父亲是银行家，家里很有钱，最早的计算机发明人，在没有电的时代就创造出了纯机械计算机，你不会想到这货最后是穷死的。
冯诺依曼：这货也很有名，只是怎么看他都不如图灵和巴贝奇奇葩，因为这货是个数学家。其制造的计算机参与了原子弹的研制。因为其论文是他和另外两个人合作的，但是另外两个人没有署名，所以他被带上了一顶灰帽子，有欺世盗名的不光彩。不过不管怎么说，他依旧是历史上的大哥，过去几十年的计算机体系都是沿用冯诺依曼的理论所创建的。不过以后可能会变了，在互联网思路和量子计算机的情况下，计算机的结构要发生重大转变了。
约翰·阿塔那索夫：也提一提他把。和巴贝奇不同的是这货有钱，白手起家自己开公司，最后把公司交给儿子打理，自己去搞发明创造去了。所以他是个实干家，名副其实的造出来了计算机。但是他自认为最牛逼的不是造计算机，而是发明了一套能帮助人们学英语的音标。结果我们到现在也没看到他的音标。
人工智能伴随着计算机的诞生而不断发展，事实上，平均每10年，人工智能就爆发一次人工智能要逆天的了豪言壮语，然后大家开始投资这个领域，拿到钱之后，然后就没有然后了。人工智能的话题就会消失一段时间。
从总体上看人工智能的发展，算法的丰富，每年都在不断的刷新着。从事这个研究的人，从来就没有放弃过，只是这是一场长跑，绝不是一夜之间就成功了的事情。路漫漫其修远兮~7年前 0条评论 -
你是说入职？还是这个时代怎么过渡到人工智能？
入职的话，人工智能行业，门槛高却又广，行业需求大。
只要你有技术能力基础，即凭借自身青年时期的努力跨过了这个技术门槛。
那就好说了，创新思维是绝对的优势。
人工智能，互联网这类新时代行业，最看中的就是大胆创新的思维，
不知道谁说过，世界就是需要一些怪人带着我们前进的。
当然，这类也是要跟各发达国家（指的是此行业的技术发达国家）交流合作。
所以英语交流也是必不可少的。需要熟练掌握英语，这个也是加分项。
计算机的熟练掌握也不用说了，很重要。
7年前 0条评论 -
要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，每天查看api调用函数或者是美化界面。
1. 人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。
2. 现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。对于要深入掌握人工智能知识的工程人员来说，数学是绕不开的坎。
3. 人工智能是一个很大的概念，现在很多的公司所谓的AI应用还是停留在比较初级的阶段，进行一些信息（数据）的分类，筛选，模式识别之类，许多语言都有成型的代码包，开源代码之类，用起来并没有太大的技术含量，要想达到实际的应用效果，更多的是需要大数据的支持，不断在算法上进行优化。
4. 现在比较火的一些智能设备，智能家居，我并不觉得算是人工智能，更多的是各类传感器加上程序规则的应用，可能这类行业会更贴近生活更有市场一些吧，前景倒是非常看好的。不过和做软件一样，并不是技术有多牛就一定能做出好的软件产品，一定要深入了解用户需求，注重用户体验，以你的背景来说，我觉得可能往这个方向发展会有更好的效果。
7年前 0条评论 -
是否刚上大一，可以通过班导师先去交流一下，在学校里肯定是有老师在带领着一些竞赛。因为是刚开始，需要打下基础，所以通过这些竞赛先去了解控制的一些程序语言编写。在此基础上，只有你对一些基础性的控制问题有了了解，才能去进一步学习人工智能。因为说白了，就是人通过程序去控制机器进行逻辑判断。一般带这些竞赛的老师，在你和他们交流后，他们都会给你一些未来的学习上的建议。
注意，想要做人工智能，你的程序语言必须要过关，其次就是你的逻辑思维能力。这些需要不断的积累学习。一半做人工智能，控制专业相关的知识是必不可少的7年前 0条评论 -
1、海量的数据。这基本是千万以上的数据，所以当你听很多人说大数据（有一万个样本），都是没有用的，千万级别的数据。
2、这时候还需要顶尖的科学家，不是一个程序员、工程师就可以做的。
3、要有非常清晰领域的边界，因为人工智能只能懂一件事情，让它跨领域是做不到的。就像现在我跟你说“中午我不想吃汉堡”，你们都能听懂，但是如果你跟一个人工智能这样跳跃领域去讲，它是搞不懂的。
4、要有非常好的标注，比如你用百度时候每一次的点击，去淘宝时每一次的购买，你在滴滴每次成功的搭上车，都是告诉系统我成功了。当你每次在百度没有点击，在淘宝没有购买，在滴滴没有打上车，也是告诉系统这是一个标注。没有标注的数据，意义是不大的。
5、用这么大的数据，要有非常多的计算量，这时候人工智能才可以形成。
可能很多人说，人工智能是什么机器人、无人驾驶，这个好长远啊。其实不是的，你每次在用百度、淘宝、滴滴的时候，它背后都是一个人工智能的引擎。8年前 0条评论 -
由英国的图灵提出，1950年10月，图灵测试，测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果测试人不能确认被测试者30%的答复哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。也就是说，真正的人工智能机器还没有出现11年前 0条评论
